A demanda crescente pela restauração em larga escala tem requerido metodologias de monitoramento que sejam eficientes, escalonáveis e de baixo custo. Neste contexto, diferentes abordagens de sensoriamento remoto têm sido usadas para monitorar projetos de restauração, com elevado nível de sucesso para indicadores de estrutura florestal. No entanto, o monitoramento remoto da comunidade regenerante do sub-bosque, um indicador chave para a sustentabilidade ecológica de plantios de restauração, continua sendo um importante desafio. O presente trabalho testou a utilização do sensor Lidar (Light Detection and Ranging) ALS-UAV (Airborne Laser Scanning Unmanned Aerial Vehicle) TLS-mobile (Terrestrial Laser Scanning Mobile) para o monitoramento de plantios de restauração florestal, com destaque para a densidade de indivíduos regenerantes do sub-bosque. Em campo, monitoramos a densidade de indivíduos regenerantes (duas classes: i) entre 0.5 e 2 m; ii) com DAP < 5 cm e altura ≥ 2m), altura dos indivíduos com DAP ≥ 5 cm (onde obteve-se: máxima, média e desvio padrão), cobertura de copa, densidade e área basal de indivíduos DAP ≥ 5 cm, em 35 parcelas de 900 m2 estabelecidas em plantios de restauração de diferentes idades (2 a 47 anos) localizados em Anhembi - SP, Piracicaba - SP e Itatinga - SP. Em seguida, coletamos dados Lidar ALS-UAV e Lidar TLS-mobile nas mesmas parcelas, sendo obtidas 17 métricas de estrutura florestal para cada Lidar. Avaliamos inicialmente a correlação entre as métricas Lidar (ALS vs. ALS, TLS vs. TLS e ALS vs. TLS) para avaliar a redundância entre elas. Em seguida, foi avaliada a correlação das métricas Lidar com os indicadores de campo. Finalmente, obtemos uma regressão da métrica que obteve maior correlação com a densidade de regenerantes e a densidade total de regenerantes na parcela, com o objetivo de obter uma equação que se prevê a densidade de regenerantes. Nossos resultados demonstraram que ambos os sensores foram eficientes para monitorar a estrutura horizontal e vertical dos plantios de restauração, observando-se correlações positivas entre os dados coletados em campo e por Lidar para indicadores de altura, área basal, cobertura de copa e densidade de indivíduos com DAP ≥ 5 cm. A métrica Lidar de Percentual de pontos entre 0.5 e 5 m coletada pelo sensor TLS-mobile foi a que melhor se correlacionou com as duas classes de densidade de indivíduos regenerantes. Métricas relacionadas à cobertura do Dossel (Cobertura de Copa Lidar TLS-mobile) também apresentou correlação positiva com as duas classes de densidade de indivíduos regenerantes, indicando que a cobertura de copa pode ser um proxy da densidade de indivíduos regenerantes no sub-bosque. Além disso, o Percentil 25 e o Percentual de pontos entre 0.5 e 2 m, também apresentaram correlação com a densidade de regenerantes ≥ 2 m de altura. O Lidar ALS-UAV não apresentou correlação com a densidade de regenerantes. A regressão obtida entre o Percentual de pontos entre 0.5 e 5 m e a densidade total de regenerantes se demonstrou eficiente na estimativa da densidade de regenerantes. Os dois tipos sensores Lidar são eficientes para o monitoramento da estrutura do dossel, mas o TLS-mobile é o mais adequado para o monitoramento preciso e direto da comunidade de indivíduos regenerantes no sub-bosque de plantios de restauração florestal.

The growing demand for large-scale restoration has required monitoring methodologies that are efficient, scalable and cost-effective. In this context, different remote sensing approaches have been used to monitor restoration projects, with a high level of success for forest structure indicators. However, remote monitoring of the understory regenerating community, a key indicator for the ecological sustainability of restoration plantations, remains an important challenge. The present study tested the use of the Lidar (Light Detection and Ranging) ALS-UAV (Airborne Laser Scanning Unmanned Aerial Vehicle) and TLS-mobile (Terrestrial Laser Scanning Mobile) sensor for monitoring forest restoration plantations, with emphasis on the density of understory regenerating individuals. In the field, we monitored the density of regenerating individuals (two classes: i) between 0.5 and 2 m; ii) with DBH < 5 cm and height ≥ 2m), height of individuals with DBH ≥ 5 cm (where maximum, mean and standard deviation were obtained), canopy coverage, density and basal area of individuals DBH ≥ 5 cm, in 35 plots of 900 m2 established in restoration plantations of different ages (2 to 47 years) located in Anhembi - SP, Piracicaba - SP and Itatinga - SP. Then, we collected Lidar ALS-UAV and Lidar TLS- mobile data in the same plots, obtaining 17 metrics of forest structure for each Lidar. We initially evaluated the correlation between the Lidar metrics (ALS vs. ALS, TLS vs. TLS and ALS vs. TLS) to assess the redundancy among them. Then, we assessed the correlation between the Lidar metrics and the field indicators. Finally, we obtained a regression model of the metric that presented the highest correlation with the density of regenerants and the total density of regenerants in the plot, to obtain an equation that predicts the density of regenerants. Our results showed that both sensors were efficient to monitor the horizontal and vertical structure of restoration plantations, observing positive correlations between data collected in the field and by Lidar sensors for indicators of height, basal area, canopy cover and density of individuals with DBH 5 cm. The Lidar metric of Percentage of points between 0.5 and 5 m collected by the TLS-mobile sensor was the one that best correlated with the two density classes of regenerating individuals. Metrics related to canopy cover (Cover Lidar TLS-mobile) also showed a positive correlation with the two density classes of regenerating individuals, indicating that canopy cover can be a proxy for the density of regenerating individuals in the understory. In addition, the percentile 25 and the percentage of points between 0.5 and 2 m were also correlated with the density of regenerants ≥ 2 m in height. The Lidar ALS-UAV showed no correlation with the density of regenerants. The regression obtained between the percentage of points between 0.5 and 5 m and the total density of regenerants proved to be efficient in estimating the density of regenerants. Both types of Lidar sensors are efficient for monitoring the canopy structure, but the TLS-mobile is the most suitable for precise and direct monitoring of the community of regenerating individuals in the understory of forest restoration plantations.